これは優れた質問であり、コンテキストに応じて異なる回答があります。あなたはいくつかの具体的な質問に言及しましたが、それぞれが自分の答えを保証するかもしれません。ここで統一された全体として、それらにもっと対処しようとします。
Q.レンズの単なる特性ですか？
A.簡単に言えば、noです。ただし、CoCを無視すると、（数学を考えて）それがそうであるという議論をすることができます。被写界深度は「あいまいな」ものであり、表示コンテキストに大きく依存します。つまり、表示される最終画像がセンサーのネイティブ解像度と比較してどれだけ大きいかによって異なります。視聴者の視力; ショットを撮るときに使用される絞り。ショットを撮るときの被写体までの距離。
Q.レンズは、同じ口径と焦点距離に対してより深い被写界深度を提供するように設計できますか？
A.数学を考えると、ノーと言う必要があります。私は光学技術者ではないので、ここで言うことを必要な塩分と一緒に取ります。私は数学に従う傾向がありますが、被写界深度についてはかなり明確です。
Q.カメラのセンサーサイズによって変わりますか？
A.最終的には、ここに依存します。センサーのサイズよりも重要なのは、イメージング媒体の最小錯乱円（CoC）です。不思議なことに、画像媒体の混乱の輪は必ずしも本質的な特性ではありません。許容できる最小のCoCは、印刷しようとする最大サイズによって決まることが多いからです。デジタルセンサーのCoCの最小サイズは固定されています。単一のセンサーのサイズは、単一の光の点が得られる限り小さいためです（バイエルセンサーでは、センサーのカルテットのサイズは実際には最小の解像度です）。
Q.印刷サイズによって変わりますか？
A.前の質問に対する答えが与えられた可能性があります。「ネイティブ」印刷サイズの上または下に画像をスケーリングすると、最小許容CoCに使用する値に影響する可能性があります。そのため、はい、あなたが印刷しようとするサイズは役割を果たしますが、非常に大きなサイズで印刷しない限り、一般的に役割は小さいと思います。
数学的には、DoFが単にレンズの機能ではなく、CoSの観点から画像媒体または印刷サイズのいずれかを含む理由は明らかです。DoFの要因を明確に指定するには：
被写界深度は、焦点距離、有効口径、被写体までの距離、および最小錯乱円の関数です。錯乱の最小円は、画像媒体の関数として、または印刷サイズの関数として表示できるため、物事がぼやける場所です。
被写界深度の計算に使用できるいくつかの数式があります。悲しいことに、被写体までの距離にかかわらず被写界深度を正確に生成する単一の式はないようです。Hyperfocal Distance、または効果的に最大DoFが得られる距離は、次のように計算できます。
H = f 2 /（N * c）
どこ：
H =過
焦点距離f =焦点距離
N = f値（相対開口）
c =錯乱円
混乱の輪はここでは風変わりな値であるため、後で説明します。デジタルセンサーの有用な平均CoCは、0.021mmと想定できます。この式は、焦点深度を示します。これは、被写界深度を正確に伝えているわけではなく、被写界深度を最大にするために焦点を合わせる必要がある被写体距離を示しています。実際のを計算するにはDepth of Field、追加の計算が必要です。次の式は、被写体距離が中程度から大きい場合にDoFを提供します。これは、より具体的には、被写体までの距離が焦点距離より長い場合（つまり、非マクロショット）を意味します。
Dn =（H * s）/（H + s）
Df =（H * s）/（H-s）{for s <H
DOF = Df-Dn
DOF =（2 * H * s）/（H 2 -s 2）{for s <H
どこ：
Dn = DoFの近限界
Df = DoFの遠限界
H =過焦点距離（前の式）
s =被写体距離（レンズが焦点を合わせる距離、実際には「被写体」ではない場合があります）
被写体距離が過焦点距離の場合：
Df = '無限大' Dn = H / 2
被写体距離が過焦点距離より大きい場合：
Df =無限Dn = '無限'
ここでの「無限」という用語は、その古典的な意味では使用されず、むしろ、過焦点距離を超えた焦点を意味する光学工学用語です。次のように、最初に過焦点距離を計算せずに、DOFを直接計算するための完全な式（Hの代わり）：
DOF = 2Ncf 2 s 2 /（f 4 -N 2 c 2 s 2）
我々は、プリントサイズおよび膜を無視する場合、特定のある所与のデジタルセンサーの画素密度、DOFが焦点距離、口径比の関数であると被写体距離。それから、「被写体距離」はレンズの焦点距離であり、これもレンズの関数であるため、DoFは純粋にレンズの関数であるという議論をすることができます。
APS-C、APS-H、およびフルフレームセンサーをカバーする現実的な範囲がカバーしていますが、平均的なケースでは、CoCはデジタルセンサーで常に達成可能な最小値であり、最近では平均0.021mmでロールオーバーすると想定できます0.015mmから0.029mmの範囲。約13x19 "以下の最も一般的な印刷サイズの場合、許容できるCoCは約0.05mm、つまりデジタルセンサーの平均の約2倍です。非常に大きなサイズで印刷するのが好きなタイプの場合、CoCが要因となります0.01mm未満）、大きな拡大での見かけのDoFは、数学的に計算するよりも小さくなります。
上記の式sは、距離がレンズの焦点距離よりもかなり大きい場合にのみ適用されます。そのため、マクロ写真では分類されます。マクロ撮影に関しては、焦点距離、相対開口、被写体倍率（つまり1.0倍）の観点からDoFをはるかに簡単に表現できます。
DOF = 2Nc *（（（m / P）+ 1）/ m 2）
どこ：
N = f値（相対開口）
c =最小CoC
m =倍率
P =瞳孔倍率
公式は、瞳拡大の側面を除いて、かなり単純です。真に適切に構築されたマクロレンズは、ほぼ同等の入射瞳と射出瞳を持ちます（レンズの前面から見た開口のサイズ（入口）と、レンズの背面から見た開口のサイズ（出口）） 、正確に同一ではない場合があります。そのような場合、合理的な疑いがない限り、Pの値は1になります。
1：1（またはそれ以上）のマクロ撮影で、中程度から大きな被写体距離のDoFとは異なり、2x3インチで印刷する場合でも、常に印刷を拡大します。8x10、13x19などの一般的な印刷サイズでは、要因CoCがイメージング媒体の最小解像度であると想定する必要がありますが、CoCは、拡大による見かけのDoF収縮を補正するのに十分なほど小さくない可能性があります。
複雑な数学は別として、DoFは、光の基本的な理解、光学系が光をどのように曲げるか、開口部が光に与える影響を直感的に視覚化できます。
絞りは被写界深度にどのように影響しますか？最終的には、実際に画像平面に到達する光線の角度に要約されます。広い開口部では、レンズの外縁からの光線を含むすべての光線が像面に到達します。ダイヤフラムは入射光線を遮断しないため、センサーに到達できる最大角度は大きくなります（より斜めになります）。これにより、最大CoCを大きくすることができ、集光点から最大CoCへの進行が迅速になります。
絞りを狭くすると、絞りはライトコーンの周辺からの光を遮断しますが、中心からの光は透過します。センサーに到達する光線の最大角度は小さくなっています（斜めではありません）。これにより、最大CoCが小さくなり、集光点から最大CoCへの進行が遅くなります。（図をできるだけシンプルにするために、球面収差の影響は無視されたため、図は100％正確ではありませんが、ポイントを示す必要があります）：
Apertureは、CoCの成長率を変更します。開口部が広いと、焦点がずれたブラー円が成長する割合が増加するため、DoFは浅くなります。絞りを狭くすると、焦点が合わないぼかし円が成長する速度が低下するため、DoFはより深くなります。
証明
すべての場合と同様に、実際に数学を実行して概念を常に証明する必要があります。F＃InteractiveコマンドラインユーティリティでF＃コードを使用して上記の式を実行した場合の興味深い結果を以下に示します（誰でも簡単にダウンロードして確認できます）。
(* The basic formula for depth of field *)
let dof (N:float) (f:float) (c:float) (s:float) = (2.0 * N * c * f**2. * s**2.)/(f**4. - N**2. * c**2. * s**2.);;
(* The distance to subject. 20 feet / 12 inches / 2.54 cm per in / 10 mm per cm *)
let distance = 20. / 12. / 2.54 / 10.;;
(* A decent average minimum CoC for modern digital sensors *)
let coc = 0.021;;
(* DoF formula that returns depth in feet rather than millimeters *)
let dof_feet (N:float) (f:float) (c:float) (s:float) =
let dof_mm = dof N f c s
let dof_f = dof_mm / 10. / 2.54 / 12.
dof_f;;
dof_feet 1.4 50. coc distance
> val it : float = 2.882371793
dof_feet 2.8 100. coc distance
> val it : float = 1.435623728
上記のプログラムの出力は興味深いものです。焦点距離のみが変化し、他のすべてが等しいと仮定すると、被写界深度は相対開口から独立した要因として焦点距離によって実際に直接影響を受けることを示しています。上記のプログラムが示すように、2つのDoFはf / 1.4とf / 5.6で収束します。
dof_feet 1.4 50. coc distance
> val it : float = 2.882371793
dof_feet 5.6 100. coc distance
> val it : float = 2.882371793
少し直感的でない場合、興味深い結果が得られます。距離が調整されると、もう1つの収束が発生し、より直感的な相関が得られます。
let d1 = 20. * 12. * 2.54 * 10.;;
let d2 = 40. * 12. * 2.54 * 10.;;
dof_feet 2.8 50. coc d1;;
> val it : float = 5.855489431
dof_feed 2.8 100. coc d2;;
> val it : float = 5.764743587
